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《2022年中国人工智能市场将达90亿美元》

  • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者： 冯瑞华
  • 发布时间：2018-11-20

  • 2022年中国人工智能市场将达90亿美元 . 出自：集微网 . 在近日举办的英特尔人工智能大会上，英特尔全球副总裁中国区总裁杨旭指出，2017年，中国人工智能市场9亿美元；2022年，将增值90亿美元。 杨旭表示，人工智能还处于初期阶段，是一场没有终点的马拉松。 人工智能演进是计算的革命。今天的机器能够“看见”世界，却不能真正理解世界。还需要加强学习，强化学习对现实世界的模拟。未来几乎是无限的，一切刚刚开始。 人工智能必须服务于实体经济，去推动实体经济的转型升级。 实现人工智能的价值，需要从三个方面推动：持续推动技术创新；与生态系统和技术社区开展开放协作；解决重大挑战，推动应用部署落地。 对此，“英特尔AI愿景是建立最好的计算平台。”英特尔全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao指出，英特尔主要做三件事，为开发者提供工具、硬件和社区。

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相关报告

  • 《2019年中国人工智能软件及应用市场规模达28.9亿美元》
    • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者：husisi
    • 发布时间：2020-06-28
    • 新浪科技讯 6月22日上午消息，国际数据公司（IDC）最新发布的《中国人工智能软件及应用（2019下半年）跟踪》报告显示，2019年中国人工智能软件及应用市场规模达28.9亿美元，包括硬件在内，整体市场规模将达到60亿美元。到2024年，中国人工智能软件及应用市场规模将达到127.5亿美金，2018-2024年复合增长率达39.0%。 2019-2020中国人工智能市场：还未改变客户，先把自己颠覆 从行业用户角度来看，2018-2019年的关键词是“主流应用落地、碎片应用渗透”，2019-2020年，AI的采用已成为企业的内在需求。到2020年，我们了解到已经有近百家企业发布了人工智能建设规划，成立了专门的实验室或者研究院，发布几十个联合攻关的AI项目。可以说，AI正在规模化、深入的走进企业中。 从整体市场格局角度，计算机视觉市场增长超出预期，驱动力即来自政府投资。语音分析市场增长驱动力来源于政府法庭庭审类应用，对话式AI市场增长相对有限。商业化机器学习平台市场规模不大但增长空间巨大。AI技术一定程度上实现了对上一代产品的更新换代：没有做到智能化升级的传统厂商的市场份额明显下滑，呈现出被市场淘汰的趋势，可以说还没有开始改造行业企业，先行改变了供应商自己的格局。 人工智能市场之计算机视觉应用 2019年全年中国计算机视觉应用市场达1456.4百万美元。市场增长来源于安防、城市大脑等领域。人脸识别做身份核验的应用空间已经呈现出较高的渗透率，但在疫情之后，包括园区、办公楼宇将带来一拨新的人脸识别需求。在传统行业，工业质检、巡检的应用正在兴起。从市场格局角度，在商汤旷视云从依图四小龙的整体份额之外，海大宇在AI+安防市场的份额也显著增长。在质检、巡检方向，百度、华为、阿里、腾讯以及以创新奇智为代表的创业公司也在崛起。 人工智能市场之语音语义市场 2019年全年中国语音语义应用市场达1224.9百万美元。除了智能家居等消费级产品普及带来的机会之外，智能客服、法庭庭审语音转文字，贡献了较大的市场规模。在疫情之前，在工业领域已经有语音机器人部署到生产环境，疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。 整体市场格局方面，科大讯飞依然占据领先地位但市场份额有所下滑，思必驰等创企凭借差异化优势依然占据一定的市场份额，而百度、阿里、华为、腾讯等厂商也开始在这一市场占有一席之地。 人工智能市场之机器学习开发平台 机器学习仍然是2019-2020年热点，但受限于数据资源就绪度、数据科学家人才储备，目前落地应用规模并不大，2019年约205.1百万美元。IDC重点追踪了第四范式、美林数据、九章云极、阿里云、腾讯云、百度云、华为云的机器学习商业化进展。目前第四范式市场份额遥遥领先，另外美林数据、九章云极分别在部分行业体现出显著优势。BATH则在公有云以及线下部署两方面发力。同时，市场也不断有新的挑战者进入：如聚焦于驱动金融智能决策的氪信科技、星云Clustar、探智立方等。 2020年中国人工智能市场热点 RPA、AI数字员工重塑AI应用场景。机器学习、自然语言处理、知识图谱技术的发展，推动RPA向智能化升级，AI数字员工也开始走向市场。这些技术的融合将重塑诸多AI应用场景。 AI中台势不可挡：尽管业界对“中台”概念总有争议，AI落地过程中数据资源不足的瓶颈也让从业者意识到数据化的重要性，进而转向大数据建设领域，促使数据中台、AI中台构成的数据智能齐头并进。AI中台、数据中台，也将为机器学习领域带来新的机会。当然，市场也需防范中台概念的滥用，不是每一个应用都可以称之为“中台”。 AutoML：在数据资源就绪度不足、数据科学家资源稀缺的现状下，市场需要更成熟的机器学习平台产品、更低门槛的AutoML产品、乃至更有效的落地方法论，助力企业AI全面落地应用，提升业务价值。 其他技术热点：图数据库、知识图谱、视频分析。 展望未来，IDC中国助理研究总监卢言霞表示：“新基建带动人工智能建设，疫情刺激数据智能市场跨越式前进，行业企业将AI全面渗透，未来AI仍有很大的市场空间。尽管部分细分领域市场趋向饱和，但仍然有更多领域有待创新和突破。要扩张市场份额，一是要寻找能规模化复制的应用，二是现阶段还有是要靠创新能力和技术领先性拓展新的应用场景，三是寻找具备行业Knowhow的合作伙伴共同将技术落地企业。”
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  • 《2028年中国人工智能总投资规模将突破1,000亿美元，五年复合增长率达35.2%》
    • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者：胡思思
    • 发布时间：2025-04-09
    • 国际数据公司（IDC）于近日发布了2025年V1版IDC《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》(IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide)。IDC数据显示，2024年全球人工智能（AI）IT总投资规模为3,158亿美元，并有望在2028年增至8,159亿美元，五年复合增长率（CAGR）为32.9%。聚焦生成式AI（Generative AI），IDC预测，全球生成式AI市场五年复合增长率或达63.8%，到2028年全球生成式AI市场规模将达2,842亿美元，占AI市场投资总规模的35%。 聚焦中国人工智能支出，IDC数据显示，中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展，占亚太地区人工智能总支出超五成，预计到2028年中国人工智能总投资规模将突破1,000亿美元，五年复合增长率为35.2%。2025 年政府工作报告首次将“人工智能+”单独列为政策章节，明确提出要持续推进“人工智能+”行动，将数字优势与制造业基础、市场规模结合，推动大模型技术在更多领域落地应用。同时，报告明确将智能网联新能源汽车、AI 终端设备（如智能手机、机器人等）列为重点发展方向，加强全国算力基础设施建设，通过优化资源布局打造具有竞争力的数字产业集群。由此可见，人工智能在经济发展中的战略地位正进一步凸显，未来AI将深度渗透国民经济各领域。 中国生成式AI市场洞察 IDC数据显示，2024年中国生成式AI占AI市场投资总规模的18.9%。随着生成式AI技术的快速发展，2028年生成式AI投资占比将达到30.6%，投资规模超300亿美元，五年复合增长率为51.5%。IDC认为，生成式 AI 在多个领域展现出强大的应用价值，正加速各行业自动化进程，从通用场景到特定行业，都能产生显著影响。企业员工可借助生成式AI，快速总结报告、撰写职位描述、优化工作任务，极大提升办公效率，助力决策制定；开发人员可使用生成式AI丰富开发流程，生成测试用例，缩短开发周期，提升软件质量。在工业、营销、医疗等领域，生成式AI可在几秒内完成工业设计草图、广告文案创作、医疗影像分析，催生更多创新解决方案，创造经济效益。 人工智能行业洞察 行业用户也在积极探索和打造生成式AI的应用场景，开发数字化产品和服务，挖掘数据要素的价值，探索智能化商业模式。IDC数据显示，软件和信息服务（Software and Information Services）、通讯（Telecommunications）与银行业（Banking）是人工智能投资最多的三个行业，2028年占比分别为49.8%、7.4%与5.8%。人工智能助力软件与信息服务行业优化业务流程，凭借自动化开发、个性化服务等，提升行业竞争力，还能借丰富数据训练模型，催生新产品与服务；电信行业中，生成式AI可以优化网络规划与管理，提升客户服务质量；金融机构可以利用生成式AI进行风险评估，为客户提供个性化的财富管理建议。 人工智能应用场景洞察 2025年政府工作报告提出将数字技术与制造优势及市场优势结合，强调了人工智能的发展不仅要重视技术研发，更要注重场景应用，实现产业化落地。 IDC数据显示，在人工智能应用场景中，智能基础设施调配（AI Infrastructure Provisioning）成为中国AI市场最大的应用场景，其支出占AI市场约四成。它包括基础设施服务提供商为AI系统创建和管理IT基础设施的投资，即基础设施服务提供商向用户授予对此基础设施的访问权限，为AI系统开发提供计算和存储所需的资源，或向最终客户提供AI服务。市场规模第二大的应用场景是人工智能赋能的客户服务与自助服务（AI-enabled Customer Service and Self Service）。该场景利用动态知识库自动生成知识文章，高效解决客户疑问，能多语言互动、精准定位知识空白并提供个性化推荐；还可实时处理客户问题，帮助客户进行自助服务。增强型联络中心与现场服务（Augmented Contact Center and Field Service）是第三个领先的应用场景。该场景借助数字渠道与智能 IVR，助力客户解决问题、完成任务，优化客服排班；同时为现场服务技术人员提供任务信息与支持，搭建知识库助力服务提升。
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